我正在研究一个系统，它将机器操作的遥测数据发送回中央服务器进行分析我们测量的机器参数之一是电机电流与时间的关系。在一个操作完成后，我们计划向服务器发送一个电流与时间的数组。一个成功的操作将有一个类似梯形的模式，有问题的操作将有一个完全不同的模式，更像是一个大峰值的值。有人能推荐一种神经网络，它能很好地将这些1D矢量的电流值分类为通过/失败类型的输出吗？
谢谢，
弗莱德
最佳答案
也许采用fft并通过aradial basis function neural network就可以了。看起来你要寻找的特征是周期性特征，这些特征将被fft捕获，rbf可以进行学习。